Real-world treatment attrition rates in advanced esophagogastric cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e19301 Background: Over the last decade, multiple agents have demonstrated efficacy for advanced esophagogastric cancer (EGC). Despite the availability of later lines of therapy, there remains limited real-world data about the treatment attrition rates between lines of therapy. We sought to characterize the use and attrition rates between lines of therapy for patients with advanced EGC. Methods: We identified patients who received at least one cycle of chemotherapy for advanced EGC between July 1, 2017 and July 31, 2018 across 6 regional centers in British Columbia (BC), Canada. Clinicopathologic, treatment, and outcomes data were extracted by chart review. Patients who continued on treatment were censored at the date of last contact. Results: Of 245 patients who received at least one line of therapy, median age was 65.7 years (IQR 58.2-72.3) and 186 (76%) were male, ECOG PS 0/1 (80%), gastric vs. GEJ (36% vs. 64%). Histologies included adenocarcinoma (78%), squamous cell carcinoma (8%), and signet ring (14%), with 31% HER2 positive. 72% presented with de novo disease, and 25% had received previous chemoradiation. There was a high level of treatment attrition, with patients receiving only one line of therapy (n = 122, 50%), two lines (n = 83, 34%), three lines (n = 34, 14%), and four lines (n = 6, 2%). Kaplan-Meier survival analysis demonstrated improved survival with increasing lines of therapy (median overall survival 7.7 vs. 16.6 vs. 22.8 vs. 40.4 months, p< 0.05). On multivariable Cox regression, improved survival was associated with better baseline ECOG and increased lines of therapy ( p< 0.05). Conclusions: The steep attrition rates between therapies highlight the unmet need for more efficacious earlier-line treatment options for patients with advanced EGC. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».